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基于加权网随机区块模型的学术热点提取算法
外文标题：Academic Hotpots Extraction Algorithm Based on Weighted Network Random Block Model
文献类型：期刊
作者：王星^[1]张波^[2]
机构：[1]中国人民大学统计学院
[2]中国人民大学统计学院

年：2013
期刊名称：统计研究
卷：30
期：3
页码范围：86-93
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览CSSCI(11C0572013030013)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-4565
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tongjyj201303013.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1002-4565.2013.03.013
人气指数：2
浏览次数：2
关键词：学术热点发现;随机区块模型;社群挖掘;网络模型
摘要：学术热点在把握科学前沿、掌握学术动向、制订科研规划、学术作品评审等领域中有广泛的应用.针对学术热点发现中对文献市场选择性影响体现不足和热点内容结构表现单一的问题,本文提出了以学者选读文献为基础的学术热点提取模型和算法,设计了基于加权网模块社群挖掘算法的随机区组模型两阶段算法,用于发现带结构的学术热点,模拟和实证研究均表明算法在学术热点提取中取得良好效果.
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